粮食仓储

（一）场景背景

粮仓是粮食储备与轮换的核心载体，其运行状态直接关系储粮品质与粮食安全。标准化仓房普遍具有仓体跨度大、粮堆堆放高度高、空间密闭的特点，仓内长期处于高粉尘、易缺氧、熏蒸药剂残留的特殊环境，传统人工进仓巡查模式劳动强度大、作业风险高，已难以适配现代化粮库精细化、可追溯的管理需求。

随着智慧粮库建设深入推进，引入无人机开展仓内智能巡检，替代人工完成粮情监测、库存盘点、隐患排查等作业，既是仓储装备升级的必然选择，也是智慧粮库落地的核心举措。

（二）现存痛点

一是巡检覆盖不足，保管员完成单座标准仓全面巡检耗时长，仅能查看粮堆表层与走道等直观区域，粮堆深层、墙体角落、通风设备内部存在大量巡查盲区；

二是作业安全风险高，仓内粉尘、缺氧、熏蒸药剂残留持续威胁人员健康与人身安全；

三是粮情监测精度低，固定测温点位稀疏、采集间隔长，无法完整还原粮堆温度分布，局部升温、结露隐患发现滞后；

四是库存盘点误差大，人工估算偏差明显，虫害、霉变判定完全依赖个人经验，漏检误判频发；

五是巡检记录依靠纸质台账，数据零散失真、难以追溯，仓储管理存在“看不见、看不清、看不准”的短板。

（三）巡检内容

仓房结构与屋面检查：检查仓墙、仓顶结构状态，识别裂缝、渗漏水渍及仓顶破损；

粮面表观巡视：对粮面开展全覆盖低空扫描，识别粮面结露、局部发热、虫害活动痕迹与霉菌滋生色斑；

仓内环境监测：采集仓内温度、湿度分布数据，结合热成像定位异常温区，生成粮情热力图；

门窗密闭性与安防巡查：检查门窗关闭与密闭状态，排查仓内烟雾等消防隐患；

熏蒸专项勘察：熏蒸散气阶段先期勘察仓内气体环境，为人员入场提供安全评估依据。

（四）场景要求

1.机型与载荷：选用定型工业室内巡检无人机，配备笼式防护结构，集成多融合定位系统，可在无卫星信号的密闭仓内实现稳定悬停与精准航线飞行；搭载高清可见光相机、红外热成像仪、激光雷达、温湿度传感器、磷化氢等有害气体传感器及烟雾传感模块，适应高粉尘、电磁干扰环境，运行噪音低，不干扰虫害活动状态。

2.部署方式：仓房入口或设备间部署智能机巢，配套室内定位基站与无线组网节点，实现自动开舱、自主起降、自动充电与数据回传，支撑24小时无人值守；采用“先建图后巡检”模式，首飞全域扫描构建仓内三维地图，划分粮堆上方、走道间隙、仓壁边角三大板块规划差异化航线。

3.AI识别能力：具备粮堆温差异常、虫蛀痕迹虫粪虫网、早期霉变色斑、墙体水渍渗漏、烟雾等自动识别能力，每条告警附带原始影像、空间位置与可信度评分，支持模型持续迭代优化。

4.平台对接：与粮情测控、仓储业务管理、熏蒸管控、通风自控四大系统对接，实现温湿度数据双向核验、盘点结果自动回写账实比对、熏蒸计划同步作为飞行准入判断、通风优化建议自动推送，构建“感知—识别—预警—处置”闭环。

5.安全合规：建立仓内气体安全准入标准，熏蒸散气阶段由无人机先期勘察，气体浓度达标后方允许人员进场，不达标时自动锁定飞行权限并推送提醒；巡检全程影像留痕，满足行业监管核查要求。

（五）作业流程

平台按例行巡查、周期盘点、专项勘察等策略生成巡检任务 → 机巢自动开舱，无人机完成自检与定位校准后自主起飞 → 沿粮堆上方网格化航线匀速扫描，采集红外热图、激光点云与高清影像，生成温度分布图与三维模型； → 边缘计算设备实时完成AI识别，定位温差异常、虫害霉变痕迹、渗漏隐患与烟雾风险，同步采集仓内气体数据 → 按风险等级分级告警并生成处置工单，盘点数据与仓储系统自动比对生成差异报告 → 熏蒸散气后执行专项勘察，气体数据作为人员入场评估依据 → 处置结果核验归档，自动生成巡检报告，形成全流程闭环。

（六）预期成效

无人机常态化巡检将单仓巡检时间大幅压缩、频次显著提升，粮堆深层与墙体边角等人工盲区实现全覆盖监测；

保管员从密闭、粉尘、熏蒸残留等高风险进仓作业中彻底解放，人身安全风险从根本上降低；

红外热成像实现粮堆温度场全覆盖采集，局部升温、结露、霉变隐患提前预警，管理模式从被动整改转为主动预防；

三维激光盘点替代人工估算，库存数据精准核验，杜绝账实不符漏洞；

巡检数据全结构化沉淀，为粮情研判、轮换安排、通风调控提供数据支撑，推动粮库管理向数字化、科学化转型。